电子装备故障预测方法研究.pdf

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1、总第222期舰船电子工程Vo1．32NO．122012年第12期ShipElectronicEngineering11O电子装备故障预测方法研究刘爱军金国庆(海军工程大学武汉430033)摘要文章介绍了电子装备系统故障预测的概念，以及故障预测的流程，并对预测的方法进行了研究。其中展开对灰色系统理论进行研究并建立了故障预测的灰色模型方法；以及建立了最小二乘支持向量机(IS-SVM)回归预测算法和反向传播神经网络预测方法。三种预测方法为后续电子装备的故障预测建立了理论基础。关键词灰色模型；SVR；神经网络中图分类号TP183ResearchonElect

2、ricEquipmentFaultPredictionMethodLIUAijunJINGuoqing(NavalUniversityofEngineering，Wuhan430033)AbstractThepaperintroducestheconceptofelectricequipmentandflowpathaboutfaultprediction．Itstudiesthemethodofpredie—tion．Itdevelopsthetheoreticalstudyonthegreymodelandbuildsthemethodofgre

3、ymodelaboutfaultprediction．Itbuildsthealgorithmofleastsquaressupportvectormachinesandthemethodoftheback-propagationneuralnetwork．Thesemethodsbuildtheoreticalbasisforthefaultpredictionofelectricequipment．KeyWordsgreymodel，SVR，neuralnetworkClassNumberTP]831引言互匠=二)lJIl练样本t●由于电子装备日

4、趋复杂，很难了解系统的行为特征，实设定器件参数随时问的变化趋势1l预测算法际中还需利用电子装备系统的历史信息和动态信息，实现●设置电路进行仿真lI对系统未来的运行状态和发展趋势做出估计，防止灾难性●预测结果故障的发生，因此迫切需要有效的预测模型来监督电子系选择监测信号进行监测fl特征参数●提取方法ll故障预测与剩余寿命估汁统劣化的变化趋势。状态预测是比故障诊断更高级的监测I●技术，是一门涉及多学科综合的新兴边缘学科。它以当前特征参数I(缝塞)系统的状态为起点，结合被预测对象的近期监测数据、环境条件及历史数据，通过相应的预测算法对被监测数据进行图1故障

5、预测流程图分析，对系统未来时刻的运行状态进行预测、分析与决策，失效机理，设定其性能参数随时间的变化趋势；接着根据此以便及时在故障发生之前采取有效措施保证系统的顺利运趋势设置电路参数进行电路仿真；然后选择适当的监测信行。电子装备系统的状态预测比故障诊断具有更重要的实号，根据监测信号与特征参数之间的关系，选择适当的特征际应用价值：它可以实现对故障的提前预警，以便及早采取提取方法计算特征参数；重复上述过程，监测一段时间内若相应的措施，为系统后续的正常运行争取时间，其次也增加干时刻点特征参数值，作为预测的训练样本；利用预测算法了系统的故障预测能力，对装备在未

6、来时刻中可能出现的进行建模，得到特征参数的变化趋势并对未来时刻进行预故障进行预测，以便进行预防维修。测；最后对预测结果进行分析，实现故障预测与剩余寿命估2O世纪9O年代后，随着人工智能技术的发展，模糊理论、计。神经网络、小波技术以及支持向量机都相继应用于该领域并取得了良好的效果。本文主要引入最新的故障预测方法。3电子装备的故障预测方法3．1灰色模型预测方法2故障预测的流程3．1．1灰色系统理论故障预测的流程如图1所示。首先根据电路元器件的灰色理论认为任何随机过程都是在一定幅值范围和一*收稿日期：2012年6月2O日，修回日期：2012年7月27日作者

7、简介：刘爱军，女，讲师，研究方向：电子装备故障预测与健康管理。金国庆，男，高级工程师，研究方向：军事装备学，电子装备故障预测与健康管理。2012年第12期舰船电子工程定时区变化的灰色量．并把随机过程看作灰色过程。灰色设有原始数列X’一(z’()，i一1，⋯，)，对序列做系统是通过对原始数据的整理来寻求其变化规律即称为灰一次累加生成：色序列生成。该理论认为尽管客观系统数据表现离乱，但X‘一{()0，i它总是有整体功能的，因此必然蕴含某种内在规律，关键在∑z‘。(m)计算GM(1，z)模型的背景值：于如何选择适当的方式去挖掘和利用它。一切灰色序列都能通过

8、某种生成弱化其随机性，显现其规律性。灰色系统()一0．5×(z‘(志)+z(k-1))，k一2，⋯，在建模时